PyTorchモデルをONNX形式にエクスポートする方法

PyTorchにおける"ONNX"関連エラー「torch.onnx.TorchDynamo-based ONNX Exporter.FXE0012:unsupported-fx-node-analysis」のわかりやすい解説

このエラーの原因は、PyTorchモデル内にONNXでサポートされていない操作が含まれていることです。具体的には、以下の操作がサポートされていない可能性があります。

• カスタムオペレーター
• 動的形状のテンソル
• 制御フロー

このエラーを解決するには、以下の方法があります。

モデルを修正する

モデル内のサポートされていない操作を、ONNXでサポートされている操作に置き換えます。

カスタムオペレーターをONNXでサポートされるように登録します。

TorchScriptを使用してモデルをエクスポートすると、ONNXでサポートされていない操作が自動的に削除されます。

別のバージョンのPyTorchを使用する

PyTorchの古いバージョンを使用すると、ONNXでサポートされている操作が異なる場合があります。

ONNX Debugger: [無効な URL を削除しました] を使用する

ONNX Debuggerを使用して、モデル内の問題を特定することができます。

エラーメッセージには、以下の情報が含まれています。

• FXE0012:unsupported-fx-node-analysis：このエラーコードは、サポートされていない操作が検出されたことを示します。
• unsupported node: サポートされていない操作の名前
• node_desc: サポートされていない操作の詳細な説明

プログラミングに関する質問

このエラー以外にも、プログラミングに関する質問があれば、お気軽にお尋ねください。

PyTorchにおけるONNXサンプルコード

シンプルなモデルのエクスポート

以下のコードは、線形回帰モデルをONNX形式にエクスポートする例です。

import torch
import torch.onnx

# モデルを定義
model = torch.nn.Linear(2, 1)

# モデルの入力を作成
x = torch.randn(2, 1)

# モデルを出力
y = model(x)

# モデルをONNX形式にエクスポート
torch.onnx.export(model, x, "linear_model.onnx")

カスタムオペレーターの登録

以下のコードは、カスタムオペレーターを登録して、ONNX形式にエクスポートする方法です。

import torch
import torch.nn
import torch.onnx

# カスタムオペレーターを定義
class MyAddOp(torch.nn.Module):
    def __init__(self):
        super(MyAddOp, self).__init__()

    def forward(self, x, y):
        return x + y

# カスタムオペレーターを登録
torch.onnx.register_custom_op_symbolic(MyAddOp, my_add_op, my_add_op_export)

# モデルを定義
model = torch.nn.Sequential(MyAddOp(), torch.nn.Linear(2, 1))

# モデルの入力を作成
x = torch.randn(2, 1)

# モデルを出力
y = model(x)

# モデルをONNX形式にエクスポート
torch.onnx.export(model, x, "custom_model.onnx")

TorchScriptを使用する

以下のコードは、TorchScriptを使用してモデルをエクスポートする方法です。

import torch
import torch.jit
import torch.onnx

# モデルを定義
model = torch.nn.Linear(2, 1)

# モデルをTorchScriptに変換
scripted_model = torch.jit.script(model)

# モデルの入力を作成
x = torch.randn(2, 1)

# モデルを出力
y = scripted_model(x)

# モデルをONNX形式にエクスポート
torch.onnx.export(scripted_model, x, "scripted_model.onnx")

これらのサンプルコードは、PyTorchでモデルをONNX形式にエクスポートする方法を理解するための出発点として役立ちます。具体的なニーズに合わせてコードを調整する必要がある場合があります。

何かご不明な点がございましたら、お気軽にお尋ねください。

PyTorchモデルをONNXにエクスポートするその他の方法

ONNX Runtimeは、ONNXモデルを実行するためのオープンソースの推論エンジンです。ONNX Runtimeには、PyTorchモデルをONNX形式にエクスポートするためのツールが含まれています。

この方法を使用するには、以下の手順を実行します。

1. ONNX Runtimeをインストールします。
2. ort_onnx_exporterというコマンドラインツールを使用します。

ort_onnx_exporter --input model.pt --output model.onnx

このコマンドは、model.ptというPyTorchモデルファイルを、model.onnxというONNX形式ファイルに変換します。

MMdnnを利用する

MMdnnは、様々な深層学習フレームワークのモデルをONNX形式に変換するためのオープンソースツールです。

この方法を使用するには、以下の手順を実行します。

1. MMdnnをインストールします。
2. mmdnn convertというコマンドラインツールを使用します。

mmdnn convert model.pt model.onnx

このコマンドは、model.ptというPyTorchモデルファイルを、model.onnxというONNX形式ファイルに変換します。

Cloud servicesを利用する

Amazon SageMakerやGoogle Cloud AI Platformなどのクラウドサービスでは、PyTorchモデルをONNX形式にエクスポートするためのツールを提供しています。

これらのツールを使用するには、クラウドサービスにアカウントを作成し、モデルファイルをアップロードする必要があります。その後、サービスのWebインターフェースまたはAPIを使用して、モデルをONNX形式に変換することができます。

留意点

上記の方法を使用する場合は、以下の点に注意する必要があります。

• 使用するツールによって、サポートされるPyTorchモデルの種類やONNXのバージョンが異なる場合があります。
• モデルがONNXでサポートされていない操作を使用している場合は、エラーが発生する可能性があります。
• 変換されたONNXモデルが、元のPyTorchモデルと同じ精度で動作することを保証するものではありません。

これらの方法は、PyTorchモデルをONNX形式にエクスポートするためのオプションとして役立ちます。具体的なニーズに合わせて最適な方法を選択してください。

何かご不明な点がございましたら、お気軽にお尋ねください。